LLM 003｜人工智慧如何從數據中學習？
閱讀時間約 1 分鐘
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別的，機器學習發展的算法，不需要精準編輯程式，就能從數據中學習，並作出預測與決策。
機器學習模型學習認知特定模式，是透過最小化訓練數據集上的的預測誤差，如此來對未來新的樣本進行預測與決策。
深度學習則是機器學習的子集，專注於使用深度神經網路來對數據中的複雜模式進行建模與抽象化。
對比深度學習，傳統機器學習則需要人工進行特徵抽取，也因此機器學習需要人類專家去辨別與選擇最相關的特徵來訓練機器學習模型。
然而，無論是機器學習或者是機器學習，訓練數據都需要有標籤。
而標籤一般來說還是得從專家或用戶等人類來取得。
大語言模型的訓練，則不一定需要數據本身有標籤。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
接下來第二部分我們持續討論美國總統大選如何佈局, 以及選前一週到年底的操作策略建議
分析兩位候選人政策利多/ 利空的板塊和股票
🤔為什麼團長的能力是死亡筆記本?
🤔為什麼像是死亡筆記本呢？
🤨作者巧思-讓妮翁死亡合理的幾個伏筆
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
ChatGPT 在去年十一月橫空出世，每個人都驚探於它的能力，AI 也從遙遠的科技成為很多人每天都在使用的工具，但是自從 AI 成為最熱門的話題之後，始終有一群人一直大聲疾呼，我們需要小心發展 AI，另一方面則要提防 AI 被壞人利用，在影片中，Andrej Karpathy 介紹了三種已知的安全漏
前言
在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於
雖然ChatGPT這種基於大型語言模型(LLM)的助手， 在大部分的場景都能滿足我們的需求， 但也並非完美， 在使用時仍需注意一些隱患。
以下是LLM的一些缺陷及需要注意的點。
弱弱的數學造成明顯錯誤
過份樂觀帶來錯誤資訊
相信常常使用ChatGPT的朋友應該都有發現到， 不論我們怎麼提問， Cha
[進行中未完成]
1.簡介
本文旨在讓沒有計算機科學背景的人對ChatGPT和類似的人工智能系統
（如GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等）有一些了解。
ChatGPT是一種聊天機器人，是建立在大型語言模型之上的對話型人工智能。專業術語可能會讓人感到陌生，但此文將一一解釋這些概念。
什麼是LLM?
根據Meta AI的文章提到，大型語言模型是具有超過 1,000 億個參數的自然語言處理（natural language processing，NLP）系統，經過大量文字訓練，能夠閱讀並回答問題或者生成新的文字。
同時LLM們，不一定只能去產新的文字，而是端看參數是什麼，如果參數的
接下來第二部分我們持續討論美國總統大選如何佈局, 以及選前一週到年底的操作策略建議
分析兩位候選人政策利多/ 利空的板塊和股票
🤔為什麼團長的能力是死亡筆記本?
🤔為什麼像是死亡筆記本呢？
🤨作者巧思-讓妮翁死亡合理的幾個伏筆
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
前言
前幾篇分享了 IBM Watsonx.ai 平台，以及在平台上使用 LLM 完成客戶體驗分析、與LLM串連處理較複雜的問題。在這一篇中，我們想來嘗試使用檢索增強生成（RAG）的技術，RAG 通過整合外部數據來增強基礎模型的回答能力，這不僅能解決模型訓練數據的局限性問題，還可以提供更精準和相關
前言
在先前的文章中，我們探討了 IBM Watsonx 在客戶滿意度分析中的應用。今天，我們將利用 Google 的兩款大型語言模型（LLM）— flan-ul2 和 flan-t5-xxl，展示它們如何串聯起來生成關於特定主題的隨機問題和回答。
在這篇文章中，將使用 SimpleSequen
前言
在上一篇文章中，分享了第一次使用 IBM Watsonx 的經歷，以及我對 Prompt lab 功能的初步探索。繼續這個話題，本文將探討 Watsonx 平台對 Python SDK 的支持，以及實作幾個 LLM 的應用，這一特性為開發者提供了極大的便利，使得在此平台上進行開發和應用大型語
ChatGPT 在去年十一月橫空出世，每個人都驚探於它的能力，AI 也從遙遠的科技成為很多人每天都在使用的工具，但是自從 AI 成為最熱門的話題之後，始終有一群人一直大聲疾呼，我們需要小心發展 AI，另一方面則要提防 AI 被壞人利用，在影片中，Andrej Karpathy 介紹了三種已知的安全漏
前言
在這個迅速變化的技術世界裡，AI 已成為推動創新和效率的主要動力之一，最近很幸運得參加了IBM Watsonx 的 workshop，對我來說是一個很好的機會認識企業對於快速導入AI和整合AI應用的平台。IBM Watson 作為AI領域的先驅之一，長久以來一直在智慧型系統和認知計算方面處於
雖然ChatGPT這種基於大型語言模型(LLM)的助手， 在大部分的場景都能滿足我們的需求， 但也並非完美， 在使用時仍需注意一些隱患。
以下是LLM的一些缺陷及需要注意的點。
弱弱的數學造成明顯錯誤
過份樂觀帶來錯誤資訊
相信常常使用ChatGPT的朋友應該都有發現到， 不論我們怎麼提問， Cha
[進行中未完成]
1.簡介
本文旨在讓沒有計算機科學背景的人對ChatGPT和類似的人工智能系統
（如GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等）有一些了解。
ChatGPT是一種聊天機器人，是建立在大型語言模型之上的對話型人工智能。專業術語可能會讓人感到陌生，但此文將一一解釋這些概念。
什麼是LLM?
根據Meta AI的文章提到，大型語言模型是具有超過 1,000 億個參數的自然語言處理（natural language processing，NLP）系統，經過大量文字訓練，能夠閱讀並回答問題或者生成新的文字。
同時LLM們，不一定只能去產新的文字，而是端看參數是什麼，如果參數的